Tech in Asiaの報道によると、東南アジアで活動する医療用人工知能(AI)サブスクライバー(書記)系のスタートアップは、規制上の重大な障壁と、事業の収益性を脅かす提携リスクに直面しており、市場での成り立ちが危ぶまれている。課題は、多言語での診療環境から、国ごとに異なる厳格なデータ同意要件まで幅広く、医師の燃え尽きを減らすために設計されたAIツールの導入を難しくしている。
東南アジアにAIサブスクライバーを持ち込むスタートアップは、よく見られる技術業界のパターンをたどっている。AIサブスクライバー企業のAbridgeは、米国の主要な電子医療記録(EMR)プロバイダーであるEpicと、2023年に病院の導入を加速するため提携した。その2年後、EpicはMicrosoftとともに自社のAIサブスクライバーを構築していると発表した。2026年2月にこのツールが稼働し、Abridgeの戦略的パートナーは、直接の競合へと姿を変えた。
出所の資料にあるとおり、「EMRプロバイダーと連携するのが、病院をオンボードする最も速い方法だ。しかし相手が大きければ大きいほど、スタートアップが売っているものを最終的に自社で作る可能性が高くなる」。この力学により、SEA(東南アジア)拠点のスタートアップはジレンマに直面する。大手EMRプロバイダーとの提携は急速なスケールをもたらす一方で、いずれ代替されるリスクもある。
提携面の懸念に加えて、規制と言語の複雑さが、さらなる難しさの層を重ねている。インドネシアでは、医師が患者の診察中にインドネシア語と、スンダ語やジャワ語のような地域言語を頻繁に切り替える。こうした多言語環境は、地域向けの医療用AIサブスクライバーの精度に関する懸念を生み、技術の約束があるにもかかわらず導入の妨げになっている。
ベトナムには別の規制上の障壁がある。同国の法律では、AIサブスクライバーのツールを使うたびに医師が書面で患者の同意を得ることが求められており、技術の進歩だけでは簡単に解決できない。出所によれば、「それは、技術を進めるだけでは簡単に乗り越えられない種類の障害だ」。
こうした障壁にもかかわらず、医療用AIサブスクライバーの導入は同地域で拡大しているが、その道のりは見た目ほど広くはない。医師の燃え尽きは、これらのツールが解決しようとしている実際の問題だが、この問題に取り組むスタートアップが事業モデルを維持できるかどうかは不透明なままだ。
東南アジアのテック・エコシステム内では、並行して展開があった。Grabは第1四半期の好調な業績を報告し、売上高は前年比で24%増のUS$955 millionとなった。スーパーアプリのオンデマンド粗付加価値(GMV)も、前年比24%増のUS$6.1 billionに伸びている。とりわけ注目すべきは、Grabのグロス貸出ポートフォリオが前年比130%増のUS$1.4 billionとなり、さらに四半期の貸付実行額の合計が過去最高のUS$1.1 billionに達したことだ。
Grabの金融サービスの成長は、GrabFinと、シンガポールおよびマレーシアにある同社のdigibanksの双方による。会社は成長ドライバーとしてAIを強調しており、CEOのAnthony Tanは同社の最新の決算レターで「AIに深く踏み込む」ことを語った。2024年には、Grabが注目される戦略的な一時停止を実施し、9週間にわたりエンジニア全員の新機能の出荷を止めた。新機能も成長目標も設けず、スケール規模でのAI機能を開発するためだった。
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